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바이브 코딩 시대를 위한 AI 요구공학 커리큘럼

AI 활용으로 인한 변화와 요구공학 기반 AI 협업 전략
Image Description

이런 분들을 위한 과정입니다

👨‍💻

토이 프로젝트를 넘어 실전급 서비스를 만들고 싶은 개발자

🌐

글로벌 스케일의 아키텍처를 설계하고 싶은 기업

☁️

최신 클라우드 기술로 차별화된 경쟁력을 갖추고 싶은 팀

📚

복잡한 기술을 쉽고 빠르게 습득하고 싶은 모든 분

일반 과정과의 차별성

실무 프로세스 체험 위주 교육에 실서비스 수준의 결과물까지. 기존 교육의 차별성을 선보입니다.

비교 항목 본 과정 일반인 대상 타 과정
주요 포인트 Spec-First(명세 우선): 기획→설계→구현 순으로 진행하여 명확한 청사진 하에 AI 활용.

소프트웨어 공학적 원리 준수: 코드 품질, 구조를 중시하여 기획 단계부터 효율성과 완성도 추구 		Implementation-First: 설계 문서 없이 곧바로 코드 구현 시작해 AI가 시키는 대로 코딩하는 경향

속도와 편의성: 단기간에 여러 결과물 얻기 강조. "어려운 이론 생략, 빠르게 만들어보기" 식 접근
커리큘럼 구성 End-to-End 프로젝트: 요구사항 정의 → 설계 → 구현 → 테스트/배포 전 과정을 한 프로젝트에 녹여 실습.

실무 프로세스 체험 위주 		다수의 예제 프로젝트: 챕터별로 개별 기능이나 툴 사용 실습.

최신 트렌드 기술 위주 구성 (예: ChatGPT, Cursor 활용)
결과물, 품질/완성도 산출물 완성도 높음: 구조적으로 탄탄하고 유지보수 가능한 코드 산출.

실서비스 수준의 품질 지향 (확장성, 안정성 고려) 		빠른 프로토타입 수준: 짧은 시간에 만든 MVP 결과물이 주된 산출물.

일단 동작하지만 코드 품질이나 확장성은 부차적인 편

주요 커리큘럼

1. AI 시대의 소프트웨어 개발 패러다임

주요 학습 내용 및 활동

1. 개발 패러다임 변화 분석: AI의 등장으로 인한 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)의 변화를 분석한다.
2. '바이브 코딩'의 이해: 명확한 명세 없이 직관과 대화로 개발하는 '바이브 코딩'의 개념과 장단점을 학습한다.

학습 목표

• AI가 개발 프로세스에 미치는 영향을 이해하고, 새로운 개발 패러다임의 특징을 설명할 수 있다.
• 명세 기반 개발의 중요성을 인식한다.
🛠️ 활용도구:
최신 AI 개발 트렌드 관련 아티클 연구 자료

2. AI 개발 도구 실습 및 한계 분석

주요 학습 내용 및 활동

1. UI 중심 개발 실습: UI 중심의 AI 개발 도구(Lovable)를 사용하여 아이디어를 신속하게 시각화하고 프로토타입을 제작한다.
2. IDE 기반 개발 실습: 스펙 기반 AI 개발 도구(IDE)를 활용하여 소규모 프로젝트의 코드를 생성하고, 그 과정에서의 효용성과 한계(대규모 프로젝트 적용의 어려움 등)를 직접 분석한다.

학습 목표

• 다양한 유형의 AI 개발 도구 특징을 이해하고 직접 활용해본다.
• 현존하는 AI 개발 도구들의 기술적 제약을 명확히 인지하고, 이를 보완할 체계적 방법론의 필요성을 도출한다.
🛠️ 활용도구:
Lovable Claude Code

3. 요구사항 정의 및 명세화 원칙

주요 학습 내용 및 활동

1. 요구공학(Requirements Engineering) 원칙 학습: AI가 명확하게 이해하고 처리할 수 있는 요구사항을 정의하고 구조화하는 방법을 학습한다.
2. 요구사항 작성 실습: AI와의 협업을 전제로, 비즈니스 목표와 제약조건을 포함한 효과적인 요구사항 문서를 작성하는 실습을 진행한다.

학습 목표

• AI 개발 프로젝트의 성패를 좌우하는 요구사항의 중요성을 이해한다.
• 고품질의 요구사항을 정의하고 명세화하는 역량을 강화한다.
🛠️ 활용도구:
ChatGPT 딥리서치 Kiro

4. DDD 기반 시스템 분석 및 설계

주요 학습 내용 및 활동

1. 이벤트 스토밍 실습: 정의된 요구사항을 기반으로 MSAEZ에서 이벤트 스토밍을 수행하여 시스템의 핵심 도메인과 프로세스를 시각화한다.
2. 아키텍처 및 PRD 생성: 분석된 모델로부터 마이크로서비스 아키텍처, API 명세, 그리고 상세 기능이 포함된 제품 요구사항 문서(PRD)를 자동으로 생성한다.

학습 목표

• 복잡한 비즈니스 요구사항을 체계적인 설계 모델로 전환하는 역량을 확보한다.
• MSAEZ를 활용하여 분석, 설계, 문서화 과정을 자동화하는 방법을 체득한다.
🛠️ 활용도구:
MSAEZ Kiro Task-master

5. AI 페어 프로그래밍을 통한 시스템 구현

주요 학습 내용 및 활동

1. 컨텍스트 기반 개발 환경 구성 (Context7, Taskmaster): Cursor IDE에 설계 산출물(PRD 등)을 연동하고, 개발 Task를 체계적으로 분해하여 관리한다.
2. AI 페어프로그래밍 구현: 백엔드/프론트엔드 개발 시, 복잡한 로직을 다단계로 나누어 AI 기반 IDE를 활용하여 코드를 구현한다.

학습 목표

• 설계 모델과 명세에 기반하여 AI와 효율적으로 협업하며 고품질 코드를 구현하는 방법론을 습득한다.
• Cursor IDE의 고급 기능(컨텍스트 관리, 멀티스텝 프롬프팅 등) 활용 능력을 극대화한다.
🛠️ 활용도구:
Figma MCP Cursor IDE Spring Boot Vue.js

6. 지능형 테스트 자동화 및 품질 보증

주요 학습 내용 및 활동

1. 단위/통합 테스트 자동화: Cursor IDE 및 MSAEZ를 활용하여 단위/통합 테스트 케이스를 자동 생성하고 실행한다.
2. E2E 테스트 자동화: 사용자 시나리오(PRD 기반)를 Playwright와 연동하여 E2E 테스트 스크립트를 생성하고, 브라우저에서 직접 검증한다.

학습 목표

• 개발 생명주기 전반에 걸쳐 테스트를 자동화하여 소프트웨어의 품질과 안정성을 확보하는 역량을 기른다.
• 요구사항-설계-구현-테스트 간의 추적성을 확보한다.
🛠️ 활용도구:
MSAEZ Cursor IDE Playwright JUnit

7. 배포 자동화 및 CI/CD 파이프라인 구축

주요 학습 내용 및 활동

1. 배포 스크립트 자동 생성: MSAEZ에서 설계 모델을 기반으로 Dockerfile, Kubernetes YAML 등 배포에 필요한 스크립트를 자동 생성한다.
2. 원클릭 배포 및 파이프라인 관리: 생성된 스크립트를 활용하여 CI/CD 파이프라인을 구축하고, 원클릭으로 클라우드 환경에 애플리케이션을 배포한다.

학습 목표

• 개발 완료된 애플리케이션을 신속하고 안정적으로 배포하는 DevOps 자동화 프로세스를 경험한다.
• 모델 기반의 CI/CD 파이프라인 구축 및 운영 능력을 함양한다.
🛠️ 활용도구:
MSAEZ Git Kubernetes ChatGPT

* 상황에 따라 일부 교육내용은 변동될 수 있습니다.

강사진

장진영

uEngine CEO & President

  • 現 유엔진솔루션즈 대표이사
  • MSA 교육, 기업 컨설팅
  • MSA Facebook 그룹 운영
  • 디지털플랫폼정부 기술자문위원
  • 한국소프트웨어기술진흥협회 전문강사
  • SAFe 애자일 공인 컨설턴트 (SPC)
  • 클라우드(MSA, DDD) 강의 다수
  • 객체지향 프로그래밍 University 강의

박용주

uEngine Director & MSA Consultant

  • 現 uEngine MSA 정규 교과정 전문강사
  • 現 MSA App. Engineering 기업과정 강사
  • 現 세종사이버대학교 컴퓨터/AI 공학과 겸임교수
  • 한국소프트웨어기술진흥협회 전문강사
  • MSA DT 마스터플랜 수립 Project
  • 마이크로서비스 교육과정 교안/교재 집필
  • KT Microservice 직무전환과정 강사
  • LG CNS 이벤트스토밍 교육 강사

윤성열

uEngine Manager & MSA Consultant

  • 現 네비웍스 연구소장/상무이사
  • 現 드림플로우 연구소장/이사
  • 現 한국소프트웨어기술진흥협회 BAPF 포럼 전문강사
  • MSA 개발 및 네트워크 인프라 구축
  • Domain 분석설계 및 서버 개발 project
  • TTA 사물인터넷 특별기술위원회 부의장
  • 가천대학교 겸임교수
  • 다수 마이크로서비스 교육 진행

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